基于注意力机制的循环神经网络提升雷达HRRP目标识别

本文主要探讨了雷达高分辨率距离像(High-Resolution Range Profile, HRRP)的识别问题，针对HRRP数据的时间序列特性，提出了一种基于注意力机制的循环神经网络模型。HRRP因其能够捕捉目标在不同距离单元下的动态特征，被广泛应用于雷达目标检测领域。 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种特殊的神经网络架构，特别适合处理序列数据，因为它能够通过“记忆”机制保存过去的信息。在此模型中，作者设计了一种自适应权重分配机制，即根据HRRP中不同距离单元映射到隐层的重要程度，赋予这些隐层不同的权重系数。这样，模型能够根据目标结构的内在关联性，动态调整对特征的聚焦，提高识别精度。 注意力机制在深度学习中的应用，使得模型能够专注于最具区分性的部分，有助于减少噪声干扰，增强目标特征的表达能力。通过这种方式，即使在存在样本偏差（如数据余度）或位置偏移的情况下，该模型也能有效地识别出目标的支撑区域，确保了在复杂环境中的鲁棒性和准确性。 实验结果通过对实际测量数据的分析，验证了这种方法的有效性。结果显示，该注意力循环神经网络模型在HRRP目标识别任务上表现优异，能够在多种条件下提供精确的识别结果，从而显著提升了雷达高分辨率距离像目标识别的性能。 总结来说，这篇文章的核心贡献在于结合了循环神经网络的时序处理能力和注意力机制，优化了雷达目标识别过程，特别是在处理高分辨率距离像数据时，有效提取和利用了目标内部的结构信息，为提高雷达目标识别的精度和鲁棒性提供了新的思路和方法。